大数据环境下交通模型解决方案最新PPT
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智慧交通大数据应用ppt
智能交通产业发展一直以来多以政府管理部门的应用导向为主，涉及管理部门繁多、管理职责分散，而由于体制造成部门利益不能整合，导致资源不能共享，重复建设情况严重，“信息孤岛”丛生，有悖于共享性、综合性、应用性智能交通建设思路，不利于智能交通行业整体发展。
谢谢你的观看
发展趋势未来交通场景发展中面临的挑战
3
ITS的发展 与挑战
发展趋势
DEVELOPMENT PROSPECT
交通运行态势精确感知和智能化调控
载运工具智能化与人车路的协同
基于移动互联的综合交通智能化服务
物流交通会向协同方向发展
未来交通场景
发展中面临的挑战
由于交通信息生产的速度越来越快，种类越来越多，对于智能交通平台软件架构提出了空前的挑战，传统的交通数据存储和分析模式已经渐渐不能满足日益提高的存储和分析要求。
智能交通系统
智能交通的特征
ITS的应用
目前，智慧交通的应用现状的主要体现如下：1.解决交通问题的重要工具2.进行数据采集的重要来源
2
云计算的应用
（1）建设道路交通流量、交通态势分析系统、交通诱导发布系统
通过交通流量分析和态势分析系统，实时分析当前城市道路拥堵情况，并通过诱导发布系统，发布道路实时状况。民众在了解道路拥堵状况后可以合理地选择出行线路，减轻局部拥堵严重的情况。配合交通诱导发布系统，还可以实时提醒车辆前方路段的异常情况，提前绕行。
智能交通行业标准的制定、出台一直处于滞后的状态，直接影响到我国的智能交通发展，也影响了企业的积极介入，而缺少行业标准直接导致各系统之间难以兼容，导致资源浪费。
智能交通从产业类型上分智能交通产品及技术提供、智能交通系统集成、智能交通行业咨询服务、智能交通系统运营服务等，由于产业领域过于宽泛，产业体系复杂，产业领域的各企业发展良莠不齐，缺乏具有全国性影响力的龙头类企业，严重影响到智能交通的整体发展。
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ITS的发展 与挑战
发展趋势
DEVELOPMENT PROSPECT
交通运行态势精确感知和智能化调控
载运工具智能化与人车路的协同
基于移动互联的综合交通智能化服务
物流交通会向协同方向发展
未来交通场景
发展中面临的挑战
由于交通信息生产的速度越来越快，种类越来越多，对于智能交通平台软件架构提出了空前的挑战，传统的交通数据存储和分析模式已经渐渐不能满足日益提高的存储和分析要求。
智能交通系统
智能交通的特征
ITS的应用
目前，智慧交通的应用现状的主要体现如下：1.解决交通问题的重要工具2.进行数据采集的重要来源
2
云计算的应用
（1）建设道路交通流量、交通态势分析系统、交通诱导发布系统
通过交通流量分析和态势分析系统，实时分析当前城市道路拥堵情况，并通过诱导发布系统，发布道路实时状况。民众在了解道路拥堵状况后可以合理地选择出行线路，减轻局部拥堵严重的情况。配合交通诱导发布系统，还可以实时提醒车辆前方路段的异常情况，提前绕行。
智能交通行业标准的制定、出台一直处于滞后的状态，直接影响到我国的智能交通发展，也影响了企业的积极介入，而缺少行业标准直接导致各系统之间难以兼容，导致资源浪费。
智能交通从产业类型上分智能交通产品及技术提供、智能交通系统集成、智能交通行业咨询服务、智能交通系统运营服务等，由于产业领域过于宽泛，产业体系复杂，产业领域的各企业发展良莠不齐，缺乏具有全国性影响力的龙头类企业，严重影响到智能交通的整体发展。
交通 大数据 PPT
03
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04
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汇报人：XXX时间：XX年XX月
目录
CONTENTS
1
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4
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，小店逐渐没有了昔日的门庭若市。你若问我为何？我会告诉你是因为新的老板不讲诚信，不为自 己的良心负责。还经常把过期的食品夹杂其中一起卖，简直背弃天良！ 时光荏苒，小店的顾客在悄悄的&;流逝&;，新店主你可知为何？你可知悔改？ 隔着时空，我仿佛看见老店主挽着诚信，一路走来。诚信是张无形的信用卡。诚信守法我在行动作 文800字-满分作文网
诚信守法从我做起，对于这个光荣的责任，要让他在我们身上起到很大的作用。我们要刻不容缓， 马上行动。&;诚信守法&;它离我们很近。它看不见也摸不着，而是要我们去实践中真正的去体会到 的。 学校是学生的天堂，我们要在那里成长获取知识。所以学习是我们现阶段的使命，在学习中为
大数据云技术新互联新边界智慧公交系统建设方案动态PPT资料教学
04
指导思想
工作目标
总
体
架
路程很近，我们很快就到了，去时得 经过很 长的一 条马蹄 形的弯 路，路 旁边大 都是陈 旧的土 房子， 只偶尔 有几个 老人坐 在自家 院里， 路的尽 头还是 这样。 路程很近，我们很快就到了，去时得 经过很 长的一 条马蹄 形的弯 路，路 旁边大 都是陈 旧的土 房子， 只偶尔 有几个 老人坐 在自家 院里， 路的尽 头还是 这样。
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交通大数据的实战应用PPT
指获得数据的速度
大数据的特征
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
真实性（Veracity）
数据的质量
可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构 化
半结 构化
非结 构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查 报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按 指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有 必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集 和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
互联网大数据 PPT通用模板
宣讲人：XXX 时间：XXX.X.X.
目录 CONTENTS
1 大数据是什么？ 2 大数据的特征和结构 3 大数据时代的机遇和挑战 4 大数据的趋势 5 大数据的应用和案例
童年是什么？童年犹如是一幅优美的图画，是一首动听的歌谣。然而，对于我来说，童年还是一个 温暖、幸福、可爱又傻气的瞬间。 有一年暑假，我和妈妈回了湖北老家，体会到了&;火炉城市&;的威力。火辣辣的太阳炙烤着大地， 到处都是刺眼的阳光，连树叶都无精打采地耷拉着，好像只要一个火星，就会熊熊燃烧。知了在大 树上像约好了似的，一起发疯地叫着：&;热死了，热死了&;&;&; 我和弟弟热得满脸通红，外婆帮我们扇着蒲扇，可是扇出来的风还是热的。外公从树荫下的水井里 变戏法似的捞出一个大西瓜，用他那双苍老的大手拍了拍，只听见&;砰砰&;的响声，外公满意地边 笑边说&;嗯，好瓜！&;。听说有西瓜吃，我和弟弟早工”比较好理解，争议性也不大。有时我 们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人 自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能 的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就 是通常意义下的人工系统。
大数据的特征
价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
真实性（Veracity）
数据的质量
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妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构 化
半结 构化
非结 构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查 报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按 指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有 必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集 和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
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宣讲人：XXX 时间：XXX.X.X.
目录 CONTENTS
1 大数据是什么？ 2 大数据的特征和结构 3 大数据时代的机遇和挑战 4 大数据的趋势 5 大数据的应用和案例
童年是什么？童年犹如是一幅优美的图画，是一首动听的歌谣。然而，对于我来说，童年还是一个 温暖、幸福、可爱又傻气的瞬间。 有一年暑假，我和妈妈回了湖北老家，体会到了&;火炉城市&;的威力。火辣辣的太阳炙烤着大地， 到处都是刺眼的阳光，连树叶都无精打采地耷拉着，好像只要一个火星，就会熊熊燃烧。知了在大 树上像约好了似的，一起发疯地叫着：&;热死了，热死了&;&;&; 我和弟弟热得满脸通红，外婆帮我们扇着蒲扇，可是扇出来的风还是热的。外公从树荫下的水井里 变戏法似的捞出一个大西瓜，用他那双苍老的大手拍了拍，只听见&;砰砰&;的响声，外公满意地边 笑边说&;嗯，好瓜！&;。听说有西瓜吃，我和弟弟早工”比较好理解，争议性也不大。有时我 们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人 自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能 的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就 是通常意义下的人工系统。
大数据+交通行业行业痛点与解决措施ppt
基于大数据的智能交通管理系统
事故风险评估
通过大数据分析车辆行驶轨迹、驾驶员行为和道路状况等信息，对事故风险进行实时评估，及时发出预警信息，降低交通事故发生率。
驾驶员行为分析
利用大数据技术对驾驶员的驾驶行为、生理数据和情绪状态等信息进行分析，为驾驶员提供个性化安全提示和培训建议，提高驾驶安全性。
大数据分析在交通安全预警中的未来发展
交通运输对环境的影响不容忽视，包括尾气排放、噪音污染等，如何减少对环境的污染是交通行业面临的痛点之一。
原因分析
燃油品质不佳、道路扬尘和路面噪音等都是导致环境污染的原因。
环境污染
大数据在交通行业的应用
03
交通信号控制优化
通过实时监测道路交通流量，调整交通信号灯的灯光时序，提高交通运行效率。
智能停车
xx年xx月xx日
大数据+交通行业行业痛点与解决措施
CATALOGUE
目录
引言大数据+交通行业现状及痛点大数据在交通行业的应用大数据+交通行业未来趋势预测大数据+交通行业政策支持与建议
引言
01
交通行业面临诸多挑战：交通拥堵、安全事故、环保问题等。
大数据技术的发展为交通行业带来机遇和可能性。
目的和背景
通过大数据分析优化运输路线和调度，降低空驶率和延误。
大数据和交通行业结合的意义
提高运输效率
实时监测道路状况、车辆行驶轨迹，预防交通事故。
提高道路安全性
合理规划交通出行，减少无效出行，降低尾气排放。
提升环保性能
大数据+交通行业现状及痛点
02
随着城市化进程加快，城市交通拥堵成为一大痛点，影响城市居民出行效率和空气质量。
大数据背景下的交通规划技术探讨(PPT 51页)
道路交通运行监测
——道路车速融合系统
针对主城区，研发部署“两客一危”车辆（约1.3万台）GPS车速处理 系统，并与出租车GPS车速进行融合，提高车速覆盖率、准确性。
开展了“自由流车速及拥堵感受”专项调查研究，针对每个路段制定 拥堵标准。
出租车 GPS数 据
两客一 危GPS 数据
公交车 GPS数 据 14
19
道路交通运行分析应用
2015年8月27日嘉华大桥匝道事故交通影响分析
事故造成路网车速下降3~4km/h，交通指 数上升0.7~0.8，缓行与拥堵里程比例由8%上升 至22%，观音桥地区和加州地区受影响最严重， 拥堵时长达6个小时。
拥堵里程比例
0.25 0.22
0.20
0.15
0.10 0.10
线圈、卡口、 微波检测器数 据；视频、 交通事件（事 故、交通组 织）、机动车 与驾驶人
IC卡、轨 道客流、 公交GPS、 公交线路 站点、 运营信息
公路车流量； 高速公路收 费数据；监 控视频；公 路、铁路、 水运、民航 客货运量。
道路 开竣 工、 建设 计划
停车场 信息、 桥隧监 控视频
机场 客流 及运 营信 息；
（三）有效监测城市发展及人口活动，支撑城乡规划
◎大范围客流移动监测分析案例 ◎职住及通勤分析案例
重庆手机信令基本情况
重庆交通综合信息平台于2011年底开始实时接入了重庆移动2G手机信 令数据、2012年底开始接入重庆联通公司的2G/3G 手机信令数据。
重庆移动监测范围为主城及周边的19个区县，面积约2.7万平方千米， 基站约3万个，位置区109个。重庆联通监测范围覆盖主城及周边38个 区县，面积8.24万平方千米，基站2.5万个，位置区94个。
智慧交通整体解决方案ppt
智能化发展
智慧交通将注重环保和可持续发展，推广电动汽车、智能公交等绿色交通方式。
绿色环保
通过智能化的交通管理系统和出行服务平台，提高城市交通运行效率，优化出行体验。
高效便据，为交通管理和决策提供支持。
智慧交通的技术趋势
大数据分析
通过物联网技术实现交通设备的在线监测、控制和协同管理。
运用物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，改善城市交通管理方式，提升交通服务水平。
优化资源配置
合理配置交通资源，实现城市交通的可持续发展。
智慧交通的运营策略
建立智慧交通管理系统，包括智能信号灯、智能停车、智能交通卡等，提高交通管理效率。
智慧交通管理系统
通过智能化技术手段，优化公共交通线路和班次，提高公共交通运行效率和服务水平。
物联网连接与智能化
5G技术可以实现智能设备、智能车辆等物联网设备的连接和智能化，提高交通运行效率。
车路协同系统
利用5G技术实现车路协同系统，提高道路安全性和通行效率。
01
02
03
04
智慧交通的运营模式
构建智慧交通平台
通过建设智慧交通平台，实现交通管理、运营和服务智能化，提高城市交通运行效率。
引入新技术
交通管理平台
通过智能化停车管理系统，实现停车场信息的实时共享和预约服务，提高停车效率和便利性。
智能停车系统
03
应急指挥与处置
通过智能化应急指挥系统，实现快速响应、处置和协调指挥，提高交通应急处置能力。
智慧交通管理平台
01
数据处理与分析
通过采集交通数据，进行数据处理、分析和挖掘，为交通管理提供科学决策支持。
智慧公共交通系统
建设智慧物流系统，实现物流信息共享和协同运作，降低物流成本。
智慧交通将注重环保和可持续发展，推广电动汽车、智能公交等绿色交通方式。
绿色环保
通过智能化的交通管理系统和出行服务平台，提高城市交通运行效率，优化出行体验。
高效便据，为交通管理和决策提供支持。
智慧交通的技术趋势
大数据分析
通过物联网技术实现交通设备的在线监测、控制和协同管理。
运用物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，改善城市交通管理方式，提升交通服务水平。
优化资源配置
合理配置交通资源，实现城市交通的可持续发展。
智慧交通的运营策略
建立智慧交通管理系统，包括智能信号灯、智能停车、智能交通卡等，提高交通管理效率。
智慧交通管理系统
通过智能化技术手段，优化公共交通线路和班次，提高公共交通运行效率和服务水平。
物联网连接与智能化
5G技术可以实现智能设备、智能车辆等物联网设备的连接和智能化，提高交通运行效率。
车路协同系统
利用5G技术实现车路协同系统，提高道路安全性和通行效率。
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智慧交通的运营模式
构建智慧交通平台
通过建设智慧交通平台，实现交通管理、运营和服务智能化，提高城市交通运行效率。
引入新技术
交通管理平台
通过智能化停车管理系统，实现停车场信息的实时共享和预约服务，提高停车效率和便利性。
智能停车系统
03
应急指挥与处置
通过智能化应急指挥系统，实现快速响应、处置和协调指挥，提高交通应急处置能力。
智慧交通管理平台
01
数据处理与分析
通过采集交通数据，进行数据处理、分析和挖掘，为交通管理提供科学决策支持。
智慧公共交通系统
建设智慧物流系统，实现物流信息共享和协同运作，降低物流成本。
智慧交通大数据整体解决方案(31页 PPT)
汇报人姓名
汇报日期
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互联网+交通实践
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宏邮境与需求分祈
CONTENTS
2020年 ，基本形成目标一致、功能协调、运转高效、有机衔接的交通运输信息化智能化发展总体格局 ，交通 运输信息化普及程度大幅度提升 ，重点领域智能化发展取得突破 ，交通运输信息化智能化发展水平显著提高。——交通运输部办公厅《关于推进交通运输信息化智能化发展的指导意见》
互联网+交通总体框架建设 1个数据中心 、推出 2项支撑服务 、打造 3大互联网+平台
资本模式通信规范终端规范运营规范电子收 费领域交通信 息服务运输信 息化标 准规范运营体系
应用 安全系统 安全数据 安全网络 安全硬件 安全使用 安全安全 管理安 全 体 系
通过建设集网络汇集、数据交换、信息存储、综合处理及支持服务于一体的交通融合大数据中心, 实现各交通有关部门的互联互通 ，收集、存储和处理分散在各部门的交通基础数据和运行数据 ，完成所有信息的交换、共享和整合交通大数据中心江西福建云南广西 广东混合云专享云 公有云交通冷数据离线类不经常访问
公众提高公众出行便利性• 及时获得多维、互动的实时交通 信息服务• 便利的电子付费 ，包括“一卡 通”、 ETC等• 高效的行车、停车导航服务
企业提升服务品质 ，增强运营效益• 创新产品服务 ，提升营业收入• 规范人、车及基础设施管理 ，降 低运营成本• 立足与新技术契合领域 ，创造增 值效益
技术创新驱动市场变革• 大数据/北斗/云计算/移动互联网• IT DT ，ICT IIT• Uber/嘀嘀打车切入车联网领域• 腾讯推出车联开放平台
互联网+交通发展趋势：新机遇、新市场、新经济
海南
交通大数据处理PPT
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我的心目中
什么是诚信守法，诚信守法就是&;诚实守信，遵守法律&;的一种品德品质。一种美好的品德品质。 然而，关于&;诚实守信&;这种品德品质的人已经越来越少了。 在我的身边几乎没有诚实守信的人了。有一次，同学在上课时来踢我打我，我出于同组，我忍了。但是她并没有停下来的意思，我 实在受不了了，就打了她一下。这时管纪律的来了，我正要告状，结果她还&;恶人先告状&;说我欺负她，我当时是有十张嘴我也说 不清啊！管纪律的不分黑白直接把我给登上了登名本，放学时，我向老师申冤，结果老师还是说我错了。我只能忍受着委屈，听着 其它同学的安慰回家了。
城市公共交通大数据解决方案ppt
第一章
企业概况
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企业概况
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提高学生的素质为目标，力求让美术教学对学生的成长和发展起到更大的作用。 三任劳 学校其他工作 本学期我校开展了一系列的比较大型的文艺表演活动，“英语周活动”， 剧”表演，“小学部师生手工制作发明展览”等等；同时还有许多的宣传海报展览橱窗 制作等任务。其中不仅涉及到很多的美术宣传工作，有的更是需要我们全程积极参与创 于学校布置下来的每一项任务，我都能以我最大的热情把它
2019
解决方案PPT
适用商业策划书/ 招商融资 / 合作洽谈
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2014
2015
2016
2017
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第二章
行业分析
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行业分析
“ ” 点击此处添加标题 • 标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开始”面板中可以对 字体、字号、颜色、行距等进行修改。建议正文12号字，1.3倍字间距。 • 双击图片，在顶部导航中找到填充，下拉菜单选择填充方式，选择“图片或纹 理”，在来自图片中选择想要插入的图片，点击插入并确定。 • 标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改，顶部“开始”面板中可以对 字体、字号、颜色、行距等进行修改。建议正文12号字，1.3倍字间距。 • 双击图片，在顶部导航中找到填充，下拉菜单选择填充方式，选择“图片或纹 理”，在来自图片中选择想要插入的图片，点击插入并确定。
大数据驱动的城市交通优化模型
大数据驱动的城市交通优化模型在当今快节奏的城市生活中，交通拥堵已成为困扰人们出行的一大难题。
车辆的不断增加、道路设施的有限以及交通管理的复杂性，都使得城市交通面临着巨大的挑战。
为了改善城市交通状况，提高交通效率，大数据驱动的城市交通优化模型应运而生。
大数据在城市交通领域的应用，为我们提供了前所未有的洞察和解决问题的能力。
首先，通过各种传感器、摄像头和移动设备等收集到的海量数据，包括车辆的行驶速度、流量、道路的占有率等信息，能够全面且实时地反映交通的运行状态。
这些数据的获取是实现交通优化的基础。
例如，在城市的主要道路上安装的传感器，可以每隔一段时间就采集一次车辆通过的数量和速度。
而智能手机中的地图应用，也能在用户使用时上传其位置和移动速度等信息。
这些来源多样的数据汇聚在一起，形成了一个庞大的交通信息库。
有了丰富的数据，接下来就是如何对其进行分析和处理。
这就需要运用到一系列的数据处理技术和算法。
通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以发现交通拥堵的规律和模式。
比如，某些路段在特定的时间段内总是容易出现拥堵，或者某些路口的车辆等待时间过长。
基于这些发现，我们可以建立起相应的数学模型。
这些模型会考虑到道路的容量、车辆的流量、信号灯的设置等多个因素。
以信号灯的优化为例，传统的信号灯设置往往是基于固定的时间间隔，而大数据驱动的模型则可以根据实时的交通流量动态调整信号灯的时长。
当某一方向的车辆较多时，适当延长绿灯时间，从而提高道路的通行效率。
在城市交通优化模型中，公共交通的优化也是一个重要的方面。
通过分析大数据，我们可以了解到不同公交线路的客流量、运行时间和速度等情况。
根据这些信息，可以优化公交线路的布局，增加热门线路的车辆投入，调整发车频率，以更好地满足市民的出行需求。
此外，对于交通需求的预测也是大数据驱动的城市交通优化模型的重要功能之一。
通过对历史数据的分析和机器学习算法的应用，可以预测未来一段时间内的交通流量和出行需求。
大数据环境下交通模型解决方案
据库）生成
站点集群、城市 坐标转换,其他模
型软件接口
• JavaScript
• Python
• GISDK
• GISDK
• GISDK
公交与路网数据关联表
工作效率提高： 2500条线路，57000个站点 人工维护：150天
自动维护：95%精度，10天 100%精度，25天
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
9.1
7.9
0.9
9.0
7.7
0.9
邻域栅格联系紧密度
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
5.2、大数据提供了足够的小区域研究样本 1-2%的居民出行抽样抽样调查无法分析 小区域的吸引点的空间分布
一、互联网+交通大数据时代的的数据资源
5.3、AFC和手机信令的印证
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
停驻点识别 基于速度的停留点合并 时间加权法→停留中心
出行方式判断 隶属函数加权判别法 平均速度，95%位加速度， 出行距离，出行时间
出行目的判断 活动地点→活动目的 家庭、工作地坐标 二维核密度估计
二、挖掘大数据，改进交通模型
5.3 基于手机GPS的小样本调查校核技术
69.5(bus) 68.8(car)
39
%
13.1
25.7(bus) 24.3(car)
10
75.6
-
-
80.1
-
-
伦敦 2001 3.6 17.8 13.9 9.1 60.0 38.5 34.6 46.9
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
6、各种交通采集数据，尽情使用！ Talking Data， POI, 大众点评， 房价……
站点集群、城市 坐标转换,其他模
型软件接口
• JavaScript
• Python
• GISDK
• GISDK
• GISDK
公交与路网数据关联表
工作效率提高： 2500条线路，57000个站点 人工维护：150天
自动维护：95%精度，10天 100%精度，25天
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
9.1
7.9
0.9
9.0
7.7
0.9
邻域栅格联系紧密度
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
5.2、大数据提供了足够的小区域研究样本 1-2%的居民出行抽样抽样调查无法分析 小区域的吸引点的空间分布
一、互联网+交通大数据时代的的数据资源
5.3、AFC和手机信令的印证
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
停驻点识别 基于速度的停留点合并 时间加权法→停留中心
出行方式判断 隶属函数加权判别法 平均速度，95%位加速度， 出行距离，出行时间
出行目的判断 活动地点→活动目的 家庭、工作地坐标 二维核密度估计
二、挖掘大数据，改进交通模型
5.3 基于手机GPS的小样本调查校核技术
69.5(bus) 68.8(car)
39
%
13.1
25.7(bus) 24.3(car)
10
75.6
-
-
80.1
-
-
伦敦 2001 3.6 17.8 13.9 9.1 60.0 38.5 34.6 46.9
一、互联网+交通大数据时代的数据资源
6、各种交通采集数据，尽情使用！ Talking Data， POI, 大众点评， 房价……
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① 最小通勤T ：2.1km
min
② 最大通勤T ：48.6km
max
③ 随机通勤T ：33.6km
ran
④ 实际通勤T ：8.2km
act
剩潜余在通通勤勤：：ECCu==(T(a1c-tT-Tmminin/T)/a(cTt)m*1ax0-T0min)*100 经济通勤：Ce=(1-T /T )*100
邻域栅格联系紧密度
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.2、大数据提供了足够的小区域研究样本 1-2%的居民出行抽样抽样调查无法分析 小区域的吸引点的空间分布
一、互联网 +交通大数据时代的的数据资源
5.3、AFC和手机信令的印证
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.4、职住通道不平衡，交通设施规划处于两难境地
0% 1 号线 2 号线 3 号线 4 号线 5 号线 6 号线 7 号线 8 号线 9 号线
10号线
11号线
13号线
5%
10%
15%
20%
12% 12%
14% 13%
20% 17% 16% 14% 13% 13% 14% 15%
上海轨道交通线路客流特征
线路
1号线 2号线 3号线 4号线 5号线 6号线 7号线 8号线 9号线 10号线 11号线 12号线 13号线 16号线 全网
大数据环境下的 交通模型解决方案
提纲
一、互联网+交通大数据时代的数据资源 二、挖掘大数据，改进交通模型 三、大数据在上海交通规划模型中的应用 四、正确看待大数据
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
1、数据是交通模型的基本原材料
交通模型 数 据 数学模型 软件工具 模 型 师
一、互联网 +交通大数据时代的的数据资源
2、交通模型的主要数据
交通模型础数据
土地利用
建筑量
人口岗位
GIS和数据库技术
综合交通网络
航空影像图、 地形图
交通调查
其他数据……
现状用地
现状建筑量
人口普查
道路交通网络
居民出行调查
规划用地
核心数据：
规划测算
经济普查
? 用地和人口岗位
规划预测
? 综合交通交通网络
? 基于交通调查的模型参数
轨道交通网络 公交线网 模型辅助线
长度
36.9 60.3 40.2 33.8 16.6 32.7 43.9 37.0 49.8 35.2 70.6 19.0 12.0 58.2 546.2
工作日 客流量
121 147 57 84 14 38 73 95 82 73 60 17 12
6 880
客运强度（万 乘次/km） 3.27 2.44 1.41 2.49 0.85 1.17 1.65 2.57 1.65 2.06 0.86 0.92 1.00 0.11 1.61
主要是东京的最小通勤较大。职 住平衡不在于讲究小范围的人口 岗位平衡或用地混合配置； ⑤ 潜在通勤和东京接近； ⑥ 和随机通勤差距越大，越具有较 强的中心集聚作用。
校核线调查 手机信令调查
其他调查…
一、互联网 +交通大数据时代的福利
3、道路网络的建立
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
4、公交线网数据的获得以及建立路网映射模型数据库
商业地图公交线 路和站点获取和
图形化
? JavaScript
WGS84转换商业 地图坐标
公交线路和站点 坐标校准
? Python
周边地区
内环内 45% 13%
4%
居住地
内外环间 周边地区
44% 70%
194%%
17%
71%
其他 合计
2% 3% 9%
100% 100% 100%
通勤距离
居住/工作地
内环内 内外环 周边地区
居住地居民 6.8 9.1 9.0
通勤距离（km） 工作地岗位
岗位/居住
8.6
1.3
7.9
0.9
7.7
0.9
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.1、从单独的空间分析扩展到空间联系
居民的工作地分布
区域
内环内 居住地 内外环间
周边地区
内7环1%内 32% 12%
工作地
内外22环% 间 57% 21%
周边地区 4% 578%%
其他 3% 4% 9%
合10计0% 100% 100%
岗位的居住地分布
区域
内环内 工作地 内外环间
5、手机 信令的职
住分析
100%
例 90% 比 80% 布 70% 分 60% 位 50% 岗 40% 作 30% 工 20%
10%
0%
75% 70%
手机信令分析
83% 78%
居民出行调查
86% 82%
69% 79%
24%21% 6%
4%
191%
5% 3%
2%
13% 4%5%10%
29% 19%
2% 2%
部 城他部 城他部 城他部 城他
内 心其内 心其内 心其内 心其
城中
城中
城中
城中
新
新
新
新
嘉定新城
青浦新城
松江新城
新城居民工作岗位分布区域
金山新城
21
18
15 百
分 12
比 （
9
%） 6
3
0
居民出行调查 手机调查
） 通勤距离（ km
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.1、从单独的空间分析扩展到空间联系
act ran
正规化经济通勤：NCe=(Tran-Tact)/(Tran-Tmin)*100 越小越好！
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.4、职住平衡分析
① 最小通勤与城市空间形态，人口 规模和土地使用关系不大；
② 最大通勤、随机通勤与城市和人 口规模有较大关系；
③ 实际通勤上海较好； ④ 剩余通勤和东京还有较大差距，
一、互联网 +交通大数据时代的的数据资源
29-30 28-29 27-28 26-27 25-26 24-25 23-24 22-23 21-22 20-21 19-20 18-19 17-18 16-17 15-16 14-15 13-14 12-13 11-12 10-11 9-10 8-9 7-8 6-7 5-6 4-5 3-4 2-3 1-2 0-1
距平(均km乘) （高万断人面次客/小流时）
9.01
5.1
8.74 8.56
42..76
6.14
2.4
8.95
1.3
6.74
2.6
7.74
4.0
6.71
3.5
11.15
4.2
6.87
2.7
13.78
3.3
6.74
1.5
5.86
1.0
22.89
0.6
14.6
-
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.4、职住平衡分析
? GISDK
T统ran(s公CA交D模公型交数系 据库）生成
? GISDK
坐站标点转集换群,、其城他市模 型软件接口
? GISDK
公交与路网数据关联表
工作效率提高：
2500条线路，57000个站点 人工维护：150天 自动维护：95%精度，10天
100%精度，25天
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
min
② 最大通勤T ：48.6km
max
③ 随机通勤T ：33.6km
ran
④ 实际通勤T ：8.2km
act
剩潜余在通通勤勤：：ECCu==(T(a1c-tT-Tmminin/T)/a(cTt)m*1ax0-T0min)*100 经济通勤：Ce=(1-T /T )*100
邻域栅格联系紧密度
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.2、大数据提供了足够的小区域研究样本 1-2%的居民出行抽样抽样调查无法分析 小区域的吸引点的空间分布
一、互联网 +交通大数据时代的的数据资源
5.3、AFC和手机信令的印证
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.4、职住通道不平衡，交通设施规划处于两难境地
0% 1 号线 2 号线 3 号线 4 号线 5 号线 6 号线 7 号线 8 号线 9 号线
10号线
11号线
13号线
5%
10%
15%
20%
12% 12%
14% 13%
20% 17% 16% 14% 13% 13% 14% 15%
上海轨道交通线路客流特征
线路
1号线 2号线 3号线 4号线 5号线 6号线 7号线 8号线 9号线 10号线 11号线 12号线 13号线 16号线 全网
大数据环境下的 交通模型解决方案
提纲
一、互联网+交通大数据时代的数据资源 二、挖掘大数据，改进交通模型 三、大数据在上海交通规划模型中的应用 四、正确看待大数据
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
1、数据是交通模型的基本原材料
交通模型 数 据 数学模型 软件工具 模 型 师
一、互联网 +交通大数据时代的的数据资源
2、交通模型的主要数据
交通模型础数据
土地利用
建筑量
人口岗位
GIS和数据库技术
综合交通网络
航空影像图、 地形图
交通调查
其他数据……
现状用地
现状建筑量
人口普查
道路交通网络
居民出行调查
规划用地
核心数据：
规划测算
经济普查
? 用地和人口岗位
规划预测
? 综合交通交通网络
? 基于交通调查的模型参数
轨道交通网络 公交线网 模型辅助线
长度
36.9 60.3 40.2 33.8 16.6 32.7 43.9 37.0 49.8 35.2 70.6 19.0 12.0 58.2 546.2
工作日 客流量
121 147 57 84 14 38 73 95 82 73 60 17 12
6 880
客运强度（万 乘次/km） 3.27 2.44 1.41 2.49 0.85 1.17 1.65 2.57 1.65 2.06 0.86 0.92 1.00 0.11 1.61
主要是东京的最小通勤较大。职 住平衡不在于讲究小范围的人口 岗位平衡或用地混合配置； ⑤ 潜在通勤和东京接近； ⑥ 和随机通勤差距越大，越具有较 强的中心集聚作用。
校核线调查 手机信令调查
其他调查…
一、互联网 +交通大数据时代的福利
3、道路网络的建立
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
4、公交线网数据的获得以及建立路网映射模型数据库
商业地图公交线 路和站点获取和
图形化
? JavaScript
WGS84转换商业 地图坐标
公交线路和站点 坐标校准
? Python
周边地区
内环内 45% 13%
4%
居住地
内外环间 周边地区
44% 70%
194%%
17%
71%
其他 合计
2% 3% 9%
100% 100% 100%
通勤距离
居住/工作地
内环内 内外环 周边地区
居住地居民 6.8 9.1 9.0
通勤距离（km） 工作地岗位
岗位/居住
8.6
1.3
7.9
0.9
7.7
0.9
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.1、从单独的空间分析扩展到空间联系
居民的工作地分布
区域
内环内 居住地 内外环间
周边地区
内7环1%内 32% 12%
工作地
内外22环% 间 57% 21%
周边地区 4% 578%%
其他 3% 4% 9%
合10计0% 100% 100%
岗位的居住地分布
区域
内环内 工作地 内外环间
5、手机 信令的职
住分析
100%
例 90% 比 80% 布 70% 分 60% 位 50% 岗 40% 作 30% 工 20%
10%
0%
75% 70%
手机信令分析
83% 78%
居民出行调查
86% 82%
69% 79%
24%21% 6%
4%
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13% 4%5%10%
29% 19%
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部 城他部 城他部 城他部 城他
内 心其内 心其内 心其内 心其
城中
城中
城中
城中
新
新
新
新
嘉定新城
青浦新城
松江新城
新城居民工作岗位分布区域
金山新城
21
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15 百
分 12
比 （
9
%） 6
3
0
居民出行调查 手机调查
） 通勤距离（ km
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.1、从单独的空间分析扩展到空间联系
act ran
正规化经济通勤：NCe=(Tran-Tact)/(Tran-Tmin)*100 越小越好！
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.4、职住平衡分析
① 最小通勤与城市空间形态，人口 规模和土地使用关系不大；
② 最大通勤、随机通勤与城市和人 口规模有较大关系；
③ 实际通勤上海较好； ④ 剩余通勤和东京还有较大差距，
一、互联网 +交通大数据时代的的数据资源
29-30 28-29 27-28 26-27 25-26 24-25 23-24 22-23 21-22 20-21 19-20 18-19 17-18 16-17 15-16 14-15 13-14 12-13 11-12 10-11 9-10 8-9 7-8 6-7 5-6 4-5 3-4 2-3 1-2 0-1
距平(均km乘) （高万断人面次客/小流时）
9.01
5.1
8.74 8.56
42..76
6.14
2.4
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1.3
6.74
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7.74
4.0
6.71
3.5
11.15
4.2
6.87
2.7
13.78
3.3
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1.5
5.86
1.0
22.89
0.6
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一、互联网 +交通大数据时代的数据资源
5.4、职住平衡分析
? GISDK
T统ran(s公CA交D模公型交数系 据库）生成
? GISDK
坐站标点转集换群,、其城他市模 型软件接口
? GISDK
公交与路网数据关联表
工作效率提高：
2500条线路，57000个站点 人工维护：150天 自动维护：95%精度，10天
100%精度，25天
一、互联网 +交通大数据时代的数据资源